Inférence bayésienne pour l'estimation de paramètres mécaniques – appli données modales

2019-08-13T12:49:16.123

Information clé

Essais
Recherche, conception et développement
Etudiant
Toulouse, Occitanie, FRANCE
CIFRE, Temps complet, 3 ans
BAC+5
Jeune diplômé/Première expérience
Anglais Courant
2018-62387

Description de la mission

Au sein de la division "essais sol & vol", le département "Mesure Instrumentation" est constitué d'une équipe de 110 personnes basées sur le site de Villaroche. 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 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 :

  • • Le comportement différent des pales d'un même étage
  • • Le nombre réduit de capteurs lors de l'essai (4 positions pour identifier parfois plusieurs dizaines de paramètres)
  • • 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, pour estimer au mieux le comportement mécanique des pales, pour 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 :

  • • Améliorer les analyses vibratoires : obtenir des résultats plus rapides, plus complets (indicateur de fiabilité annoncé), et exploitables par un non spécialiste en estimation,
  • • fournir un indicateur de qualité des signaux étudiés (capteur Hors Service, inversion de libellé, etc.).
L'enjeu scientifique est :
  • • 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.
  • • de développer des méthodes d'estimation basées sur ces modèles, avec pour but la robustesse aux aléas expérimentaux (bruits, capteur HS etc.).

L'encadrement académique est assuré par le laboratoire de Recherche Collaborative TéSA (Télécommunications Spatiales et Aéronautiques), avec une co-direction de thèse menée par deux professeurs de ses membres académiques, l'un de Toulouse INP et l'autre de l'ISAE-Supaéro.

Votre profil

Etudiant en école d'ingénieur ou master scientifique – profil : traitement du signal, estimation mathématique.
Idéalement, un attrait pour la mesure, la physique, et le développement logiciel (matlab).
Curiosité, volonté d'innover.

Spécificités du poste

La thèse est localisée à Toulouse.
Des déplacements en Ile-de-France sont à prévoir.

Entité de rattachement

Y - DIRECTION TECHNIQUE, RECHERCHE & TECHNOLOGIE

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 79 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 16,5 milliards d'euros en 2020, 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 classé meilleur employeur mondial 2020 dans son secteur par le magazine Forbes.

Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d'avions commerciaux courts et moyen-courriers. Dans le domaine de la propulsion militaire, la société a intégralement conçu développé et produit le M88 et le M53 qui équipent respectivement le Rafale et le Mirage 2000 et sera intégrateur du moteur du futur avion de combat européen.

*CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE.

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