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

2019-08-13T12:49:16.123

Key information

Testing
Research, design and development
Student
Toulouse, Occitanie, FRANCE
CIFRE, Full-time, 3 ans
Master Degree
First experience
English Fluent
2018-62387

Job description

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.

Job requirements

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.

Specificity of the job

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

Company information

Y - DIRECTION TECHNIQUE, RECHERCHE & TECHNOLOGIE

Safran is an international high-technology group, operating in the aviation (propulsion, equipment and interiors), defense and space markets. Its core purpose is to contribute to a safer, more sustainable world, where air transport is more environmentally friendly, comfortable and accessible. Safran has a global presence, with 79,000 employees and sales of 16.5 billion euros in 2020 and holds, alone or in partnership, world or regional leadership positions in its core markets. Safran undertakes research and development programs to maintain the environmental priorities of its R&T and Innovation roadmap.

Safran ranks first in Forbes's 2020 list of the World's Best Employers for its sector.

Safran Aircraft Engines designs, produces and sells, alone or in partnership, commercial and military aircraft engines offering world-class performance. Through CFM International*, Safran Aircraft Engines is the world's leading supplier of engines for single-aisle mainline commercial jets. The company is also fully responsible for the design, development and production of the M88 and M53 engines for the Rafale and Mirage 2000 fighters, respectively, and will be the systems integrator for the engine powering Europe's New-Generation Fighter.

*CFM International is a 50/50 joint company between Safran Aircraft Engines and GE.

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