STAGE - Mise en place d'un outil de suivi des performances/défaillances des détecteurs IRR F/H

Au sein du Pôle Conception Senseur Inertiel, l'activité cryogénie a pour mission de concevoir et développer le conditionnement mécanique et thermique de détecteurs infrarouges refroidis (IRR). Ceux-ci sont intégrés dans des modules de détection pour les applications à systèmes optroniques de Safran Electronics and Defense (ie. jumelles, caméras, autodirecteurs).

Un Module de Détection (MDD) est constitué : d'un cryostat – maintient mécanique, isolation thermique, filtrage radiométrique, interconnexion électrique – et d'un refroidisseur cryogénique – système ouvert de type Joule-Thomson, ou fermé de type Stirling.

L'objectif du stage est:
• D'étudier le "Health Monitoring" des MDD IRR pour proposer un PV d'aide à la maintenance et de diagnostics des détecteurs en cas de retour client
• D'implémenter un autotest efficace sur la santé de la Machine à Froid de nos prochains MDD

Les travaux à mener durant le stage seront les suivants :
• Bibliographie sur les méthodes de suivi de performances/défaillances des détecteurs IRR
• Appropriation des critères de performances, des types de défaillance et de leurs impacts sur les critères de performances
• Définition des stratégies d'historisation des données à intégrer dans la conception des futurs détecteurs
• Mise en place d'essais pour acquérir des données à traiter:
• Définition des essais en lien avec les profils de vie attendus pour les détecteurs
• Réalisation des essais en forçant le vieillissement du détecteur ou les dégradations éventuelles du détecteur
• Définition d'un PV d'aide à la maintenance et de diagnostic des détecteurs
• Implémentation d'un autotest de diagnostic intégrable dans le système pour prévenir l'utilisateur d'une dégradation des performances et de sa dynamique.

Etudiant-e en Master 2 ou 3ème année d'école d'ingénieur en optique, mécanique ou traitement de données
• Goût pour la mise en place d'essais automatisés
• A l'aise dans le traitement de données (statistiques, probabilité, corrélation)
• Maitrise de langage de programmation (Matlab, Python ou autre)
• Pragmatique et curieux