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

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Mécanique Moissy-cramayel (77) Et Rouen ( 76) , Ile de France , France CIFRE Temps complet BAC+5 Jeune diplômé-e/Première expérience
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Parlons de votre future mission

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.

Et en complément ?

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.

Parlons de vous

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

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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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