STAGE - Assimilation de données de calculs éléments finis de pièces composites à matrice céramique F/H - SAFRAN

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 76 800 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 15,3 milliards d'euros en 2021, 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 3ème meilleur employeur mondial dans son secteur par le magazine Forbes en 2021. Safran Ceramics est le centre d'excellence de Safran sur les matériaux composites haute température. De la recherche amont à la production, la société développe des technologies céramiques avancées.

Descriptif mission

L'utilisation des matériaux composites dans l'aéronautique contribue à améliorer les performances des moteurs d'avions. Pour des hautes températures, les composites à matrice céramique (CMC) montrent d'excellentes propriétés thermomécaniques et thermiques qui garantissent leurs capacités de fonctionnement. Leur utilisation dans les zones chaudes des moteurs permettrait d'augmenter significativement leur température d'utilisation, et donc leur rendement, ce qui représente une alternative intéressante aux matériaux métalliques. C'est dans ce contexte industriel que Safran CERAMICS développe de nouveaux matériaux CMC ainsi que les pièces associées. Le stage a pour objectif de mettre en uvre une Intelligence Artificielle (IA) capable d'apprendre à partir de données issues de simulations par éléments finis, portant sur des pièces en matériaux composites à matrice céramique. Vous devrez collecter et organiser un ensemble structuré de résultats de calculs (contraintes, déformations, modes de rupture…), puis développer un modèle d'IA (par exemple, machine learning ou deep learning) permettant de prédire rapidement le comportement mécanique de nouvelles pièces ou configurations. Le projet vise à optimiser les temps de calcul et à améliorer la fiabilité des prédictions structurales, apportant ainsi un gain significatif dans les phases de conception et de validation. Ce sujet permettra de croiser des compétences en simulation numérique, science des matériaux composites et intelligence artificielle.