Doctorant (F/H) Surveillance Santé Robuste en - Palaiseau, France - Inria

Inria

Entreprise vérifiée

Palaiseau, France

il y a 2 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

**Type de contrat **:CDD

**Niveau de diplôme exigé **:Bac + 5 ou équivalent

**Fonction **:Doctorant

**Contexte et atouts du poste**:
**Contexte de la thèse**:
**Encadrement**:
L'étudiant-e sera inscrit à l'Ecole Doctorale MEGA Lyon et en formation doctorale à l'Ecole Centrale de Lyon.

**Lieu **:La thèse se déroulera principalement à Saclay au sein de l'équipe Platon au Centre des Mathématiques Appliquées (CMAP) de l'Ecole Polytechnique et de l'Inria Saclay. L'équipe est jeune, dynamique et internationale (7 doctorant-es actuellement).

Quelques déplacements et séjours en région lyonnaise à l'Ecole Centrale de Lyon sont à prévoir. Ils seront pris en charge par le projet.

**Salaire thèse**: 2051€ brut/mois pour les années 1 et 2 puis 2158€ brut/mois pour la 3ème année.

Financement par l'Agence nationale de la Recherche ANR sur le projet MeMoRA (Méthodes avancées de méta-modélisation pour la détection précoce de dommages dans les rotors non-linéaires via antirésonnaces en contexte incertain).

**Avantages** : L'étudiant-e aura accès aux avantages suivants:

- repas subventionnés
- remboursement partiel des frais de transports en commun
- congés (7 semaines de congés payés, 10 jours de RTT)
- possibilité de télétravail,
- accès à des formations,
- activités sportives, sociales et culturelles,
- sécurité sociale

**Contexte géographique** : L'étudiant-e sera basé sur le campus de Saclay et pourra bénéficier de l'environnement dynamique existant grâce à la proximité de nombreux établissements d'enseignements supérieurs et d'entreprises.

**Mission confiée**:
**Contexte Scientifique de la thèse**:
**Contexte scientifique et industriel**:
Dans un contexte économique et social marqué par le vieillissement des structures et la pénurie de matériaux, il est essentiel d'assurer le bon fonctionnement des structures existantes, comme dans la production d'énergie. De nombreux types de défauts peuvent apparaître, mais ont généralement le même impact : une fissure. Dans le secteur de la production d'énergie, la principale cause de défaillance des turbomachines est due à des fissures de fatigue qui peuvent conduire à des accidents dramatiques comme pour la turbine de la centrale hydroélectrique du barrage de Sayano-Shushenskaya (Russie) le 17 août 2009 qui a tué 75 personnes. La nécessité de disposer de méthodes efficaces et fiables pour la détection des fissures et la surveillance de ces structures est évidente pour garantir leur bon fonctionnement, augmenter leur durée de vie et éviter les accidents. La maintenance réactive et préventive nécessite l'arrêt de la production d'énergie, ce qui représente une organisation complexe avec des coûts élevés et limite l'efficacité globale de l'équipement. À l'inverse, la détection précoce des dommages permet une maintenance prédictive efficace, qui réduit les coûts de maintenance et les temps d'arrêt et augmente la production et la durée de vie.

La majorité des dommages structurels ont un impact sur les propriétés modales des structures mécaniques, justifiant l'utilisation de méthodes de SHM exploitant les vibrations. Elles consistent généralement à suivre un indicateur de santé (par exemple la fréquence naturelle), en supposant que cet indicateur varie (suffisamment) lorsqu'un défaut apparaît. Les méthodes existantes dans la littérature de détection et de caractérisation des dommages exploitent soit un changement dans les indicateurs globaux, soit quelques observations localisées, mais ces approches ne permettent de détecter que les dommages importants. De plus, les structures évoluent dans un environnement variable et les modèles numériques dont on dispose ne sont pas précis, ce qui entraîne de nombreuses incertitudes dans la prédiction de la réponse dynamique de la structure étudiée. Compte tenu de ces éléments, les dommages sont souvent indétectables avec les méthodes existantes, car le changement des indicateurs induit par les dommages se situe dans la variation due aux incertitudes du modèle. L'un des défis majeurs de la maintenance prédictive en SHM basée sur les vibrations est de définir des indicateurs de santé qui permettent une détection, une localisation et une quantification précoces des dommages et qui soient également robustes aux incertitudes du modèle à partir de mesures effectuées par des capteurs épars.

**Missions et objectifs de la thèse**:
Dans ce contexte, l'objectif de la thèse est de proposer des méthodes numériques pour la détection et la localisation de fissures dans les rotors et robustes aux incertitudes de modélisation et environnementale. Le travail de la thèse va être structuré autour des étapes suivantes:

- Etat de l'art des méthodes de détection et localisation de défauts dans les rotors fissurés
- Développement de méthodes numériques avancées po