Intégré(e) au sein de la Direction de l'Innovation de Safran SA, dans l'équipe Novalta, le/la stagiaire participera au développement d'un système innovant de levage basé sur un essaim de drones à voilure fixe interconnectés par câbles, dans le cadre du projet de système de transport de charges lourdes.

La mission comportera les volets suivants :
- Analyse bibliographique : étude de l'état de l'art sur la modélisation dynamique des systèmes multi-drones interconnectés par câble, l'influence des interactions mécaniques, la prise en compte des effets aérodynamiques (vent, turbulences), et l'intégration au sein d'algorithmes de contrôle avancés (notamment MPC).
- Modélisation dynamique : élaboration d'un modèle mathématique décrivant précisément les interactions entre les drones, la charge utile, les interfaces mécaniques et les câbles (effets dynamiques, raideur, amortissement, couplage).
- Simulation numérique : implémentation du modèle sous environnement Matlab/Simulink, Python ou tout autre outil adapté, pour simuler le comportement du système dans différents scénarios opérationnels (perturbations de vent, déplacements, évolutions synchronisées).
- Validation expérimentale : planification, organisation et participation aux campagnes d'essais sur banc physique (ou sur prototype réduit) afin de confronter les résultats de simulation aux mesures réelles.
- Intégration dans l'algorithme de contrôle : intégration du modèle validé dans les lois de commande du système complet (MPC) et proposition d'axes d'amélioration ou d'optimisation sur la robustesse, la stabilité et la performance du système.

Le/la stagiaire sera amené(e) à travailler en interaction régulière avec les experts en robotique, contrôle-commande et architecture mécanique/aéro de Safran ainsi qu'avec potentiellement les partenaires académiques associés au projet.

Élève ingénieur(e) (Bac+5) ou Master 2 en mécatronique, aéronautique, robotique, automatique ou domaine scientifique/mécanique connexe.

Compétences en modélisation des systèmes dynamiques, mécanique, simulation numérique, et algorithmique de contrôle (notamment MPC ou commande avancée).

Maîtrise des outils de modélisation et simulation (Matlab/Simulink, Python, C++ ou équivalent).

Appétence pour l'expérimentation, la validation sur banc d'essai/prototype.

Autonomie, rigueur scientifique, esprit d'initiative, goût pour l'innovation technologique.

Bon niveau d'anglais technique (lecture littérature scientifique, documentation).