STAGE - Quantification incertitudes appliquée aux instabilités vibratoires des systèmes de freinage F/H Safran
Groupe high-tech pour aéronautique, espace et défense.
Traineeship
Châteaufort
No remote
Salary: Not specified
< 6 months
Skills we're looking for
Systems analysis
Statistical modeling
Safety compliance
You'll be part of
92000 employees
Aeronautics / Space
Revenue: 23,2 milliards d'euros de CA
Vous êtes à la recherche d’informations, d’offres d’emploi, d’offres de stage ou d’autres opportunités de recrutement chez Safran ?
Malheureusement, Safran ne propose pas d’offres d’emploi actuellement sur Welcome to the Jungle.
N’hésitez pas à parcourir les profils d’entreprises du même secteur ci-dessous pour découvrir des offres d’emploi et de stage et de nombreuses informations sur ces organisations et leur recrutement.
You'll be working on
La conception des systèmes de freinage aéronautiques repose aujourd'hui largement sur la modélisation numérique, indispensable pour anticiper leur stabilité vibratoire face à la diversité des conditions de fonctionnement rencontrées en service. Parmi les instabilités vibratoires à maîtriser figure le Whirl, un couplage de modes pouvant conduire à des vibrations auto-entretenues. Sa maîtrise constitue un enjeu de sécurité, de certification et de confort des passagers. Son occurrence reste difficile à prédire, et cette prédiction se complique encore davantage en présence des variabilités et incertitudes aléatoires propres aux conditions réelles de fonctionnement. Ce stage s'inscrit dans un projet porté conjointement par Safran Tech, Safran Landing Systems et le laboratoire LTDS (École Centrale de Lyon), dont l'ambition est de passer d'une approche déterministe à une analyse de fiabilité et de robustesse de ces phénomènes vibratoires.
Le stage visera à poser les premières bases de cette démarche probabiliste appliquée au Whirl, en vue de modéliser la probabilité d'occurrence de cette instabilité vibratoire dans le cadre d'une analyse de fiabilité. À partir d'un modèle numérique du phénomène, il s'agira dans un premier temps de réaliser une analyse de sensibilité afin d'identifier les paramètres les plus influents, puis de mettre en œuvre des approches de modélisation statistique et d'apprentissage automatique pour construire un métamodèle. Ces éléments serviront de support à une première analyse de fiabilité du système.
Ce stage de 6 mois s'adresse à un étudiant de dernière année d'école d'ingénieur ou M2, avec un profil en quantification d'incertitudes, probabilités/statistiques et apprentissage automatique; des connaissances en dynamique vibratoire des structures et simulation numérique seraient un plus. Il se déroulera dans les locaux de Safran Tech, avec un encadrement conjoint Safran et LTDS, et offre une perspective de poursuite en thèse.
Le sujet convient à un-une candidat-e ayant un profil en quantification d'incertitudes, probabilités/statistiques et apprentissage automatique; des connaissances en dynamique vibratoire des structures et simulation numérique seraient un plus.
