MÃthodes inverses pour la reconstruction de flux de chaleur en rentrÃe atmosphÃrique

Objectif du poste

Mettre en place et développer un cadre probabiliste bayésien pour la reconstruction du flux de chaleur en conduction thermique 1D, à partir de données expérimentales et synthétiques, dans le cadre d’un projet d’étude de la rentrée d’une capsule spatiale européenne.

Responsabilités

• Analyser et comparer les méthodes d’inversion pour le problème de conduction thermique 1D.
• Formaliser le problème dans un cadre bayésien en modélisant les incertitudes de mesure et de protection thermique.
• Développer et implémenter des outils numériques (optimisation, Monte‑Carlo chaînage de Markov) en Matlab ou Julia pour la reconstruction du flux de chaleur.
• Concevoir et exécuter des expériences numériques afin de valider l’approche.

Qualifications requises

• Bac +5 en probabilités, statistiques, informatique scientifique ou domaine connexe.
• Solides connaissances en méthodes d’inversion et en analyse statistique bayésienne.
• Expérience de programmation en Matlab et/ou Julia.
• Capacité à travailler de façon autonome tout en collaborant étroitement avec l’encadrement.

Informations logistiques

• Lieu : Cesta, France (Nouvelle‑Aquitaine, Gironde).
• Type : Stage.