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Thèse CIFRE Modélisations physiques-optimisation des échanges thermiques dans les structures chaudes F/H

Publicado
Mecánica Moissy-cramayel (77) Et Rouen ( 76) , Ile de France , Francia CIFRE Tiempo completo Maestria / Postgrado/Máster Primera experiencia
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Descripción del puesto de trabajo

L'augmentation des performances des moteurs aéronautiques passe par des taux de compression de plus en plus élevés, accompagnés d'une augmentation des températures. Dans ce contexte, l'optimisation du refroidissement des parois des chambres de combustion et des turbines hautes pressions devient un enjeu majeur, en lien direct avec l'efficacité énergétique et la durée de vie recherchée pour les systèmes propulsifs du futur.

Les modélisations physiques basées sur l'utilisation massive de données ouvrent de nombreuses perspectives pour l'optimisation des systèmes de refroidissement, en particulier à travers les approches les plus récentes où la phase d'apprentissage d'un réseau de neurones est couplée à la résolution de systèmes différentiels représentatifs des phénomènes ciblés.1

Les simulations numériques stationnaires (RANS) ou instationnaires (LES) reposent sur des modélisations physiques plus ou moins prédictives quand il s'agit de calibrer finement les phénomènes pariétaux. Le refroidissement par jet impactant ou par film fluide (« film cooling ») restent des points délicats pour les méthodes RANS qui sont aujourd'hui parties intégrantes des boucles de conception avancées chez SAFRAN AIRCRAFT ENGINES.

Descripción complementaria

L'objectif de cette thèse est la mise en place d'un banc d'essai numérique simplifié utilisant des méthodes de calculs haute-fidélité (méthodes d'ordre élevées speudo-spectrales1) pour simuler dans un premier temps des écoulements canoniques appliqués au film cooling et/ou à l'impact de jet. La dynamique et les propriétés statistiques des paramètres aérothermiques de ces écoulements de référence serviront à entraîner des réseaux de neurones spécialisés dans la calibration de sous-modèles pour les transferts pariétaux. Après vérification et validation de la modélisation, les réseaux neuronaux seront introduits dans les outils de simulations RANS de SAFRAN AIRCRAFT ENGINES pour contribuer à la conception de systèmes de refroidissement innovants.

Requisitos del puesto de trabajo

Diplômé(e) école d'ingénieur et/ou MASTER Recherche, avec expertise en phénomènes de transfert dans les fluides

logo safran

Safran es un grupo internacional de alta tecnología que opera en los campos de la aeronáutica (propulsión, equipamiento e interiores), espacio y defensa. Su misión: contribuir de forma duradera a un mundo más seguro, donde el transporte aéreo sea cada vez más respetuoso con el medio ambiente, más cómodo y más accesible. Establecido en todos los continentes, el Grupo emplea a 79.000 personas para una facturación de 16.5 mil millones de euros en 2020, y ocupa, solo o en asociación, posiciones de liderazgo mundial o europeo en sus mercados. Safran está comprometido con programas de investigación y desarrollo que preservan las prioridades ambientales de su hoja de ruta de innovación tecnológica.

Safran ha sido posicionada como el mejor empleador a nivel mundial en su sector en el año 2020 por la revista Forbes.

Safran Aircraft Engines diseña, produce y comercializa, por sí sola como en cooperación, motores aeronáuticos civiles y militares con los más altos niveles de rendimiento. Entre otros, a través de CFM International*, la empresa es líder mundial en la propulsión de aviones comerciales de corta y media distancia. En el ámbito de la propulsión militar, la empresa diseñó, desarrolló y produjo íntegramente los motores M88 y M53, que equipan respectivamente los aviones Rafale y Mirage 2000 y formarán parte de los futuros aviones de combate europeos.

* CFM International es una empresa conjunta 50/50 de Safran Aircraft Engines y GE.

76 800
empleados en todo el mundo
27
Número de países en los que está presente Safran
35
familias de especialidades
  • © Safran