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Stage R&D - Hybridation de modèles fonctionnels, corrélatifs et data science pour la prédiction de forces et moments du pneumatique

Le 3 décembre

Critères de l'offre

  • Modèle (H/F)
  • Ladoux (63)
  • Stage
  • Temps Plein
  • Niveau d'études : Bac+5 , Bac+5, Master - Magistère , Diplôme de grande école d'ingénieur

Description du poste

Stage R&D - Hybridation de modèles fonctionnels, corrélatifs et data science pour la prédiction de forces et moments du pneumatique

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Sujet : Hybridation de modèles fonctionnels, corrélatifs et data science pour la prédiction de forces et moments du pneumatique

Contexte:Dans un monde du pneumatique devenant de plus en plus compétitif, Michelin s'appuie sur des outils de simulation afin de concevoir des pneus virtuels permettre d'accroître les performances à moindre coût.

Parmi les performances modélisées, le comportement du pneumatique occupe une place importante, en particulier pour les pneumatiques sport. Il s'agit de représenter les efforts subis par le pneumatique qui influent directement sur le ressenti du pilote et le comportement du véhicule sous différentes sollicitations.

Les modèles forces et moments étant de plus en complexes, leur temps d'évaluation a tendance à augmenter : cela peut poser problème lorsqu'on souhaite appeler le modèle en temps réel sur simulateur de conduite par exemple. Pour pallier à cela, l'hybridation de modèles semble être une bonne piste à explorer.

Mission:l'objectif principal du stage consistera à combiner un modèle physique complexe développé par Michelin (modèle haute fidélité) avec un modèle simplifié (modèle basse fidélité, qui peut être un modèle mathématique purement corrélatif, basé sur du Machine Learning ou encore de la réduction de modèle), afin de construire des stratégies de simulation de Forces et Moments offrant le meilleur compromis précision/temps de calcul. La mission du stagiaire se déclinera suivant 4 axes principaux :

  • Construction de modèles basse fidélité (réseau de neurone, Krigeage, SVR, POD, PGD,…)
  • Hiérarchisation des modèles basse fidélité selon des critères de validation à définir
  • Exploration de différentes stratégies d'hybridation (adaptation, fusion, filtrage)
  • Validation des résultats avec les ingénieurs performances sur plusieurs pneumatiques

Délivrables:

  • Développement d'un module d'hybridation de modèles forces et moments dans un code existant
  • Mise en place d'une validation automatique du modèle hybride

Apport pour le candidat:Au cours de son stage qui se déroulera au centre de technologies de Ladoux, l'étudiant aura l'opportunité de travailler avec des ingénieurs en mathématiques appliquées menant des projets dans les domaines de l'optimisation, du traitement de signal, des datasciences et des ingénieurs de la performance comportement spécialistes de la physique du pneumatique. Il appréhendera les enjeux du numérique chez Michelin et approfondira dans un contexte industriel les connaissances acquises durant son cursus.

Niveau d'études:BAC +5

Profil recherché :en deuxième année de master à l'université ou bien en dernière année d'école d'ingénieur, le candidat sera spécialisé en mathématiques appliquées et datasciences. Il sera également à l'aise en programmation. Un bon sens physique sera également apprécié.

Localisation :Clermont Ferrand

#LI-JF1

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Michelin, une entreprise engagée dans la mobilité durable.

Nos dernières distinctions :

  • Manufacturier Pneumatique de l'année 2019
  • Une note de 94/100 à l'index de l'égalité femmes-hommes
  • N°1 au classement Happy Trainees avec 94,8 % des stagiaires et alternants qui nous recommandent

Pour en savoir plus sur le Groupe : https://recrutement.michelin.fr


Référence : R-2019032791


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